Kaveon
Kaveon es una plataforma unificada que combina un motor analítico vectorizado en Rust, inteligencia determinística (DLM) y un entorno de BI en Next.js.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:46 · upstream 22 sept 2026, 18:26 · release cli-v0.3.0
Qué es Kaveon
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Kaveon es una plataforma analítica que elimina la necesidad de importar datos a herramientas externas como Google BigQuery o Snowflake. Su arquitectura centraliza el motor de análisis en Rust (Engine), compila contextos determinísticos mediante DLM y presenta resultados en un entorno Next.js. Los datos permanecen en los sistemas propios del usuario, permitiendo consultas directas sobre Parquet, Delta Lake, Iceberg y fuentes registradas como PostgreSQL o MySQL.
- Analítica de ventas: consultar tablas locales de Parquet con consultas SQL sin necesidad de importar a BigQuery
- Reportes ejecutivos: generar dashboards interactivos en Next.js sobre datos almacenados localmente
- Integración con sistemas existentes: conectar Kaveon con PostgreSQL, MySQL o StarRocks mediante conectores de API
- Análisis determinístico: obtener respuestas exactas sin probabilidades ni generación de texto aleatorio
- Escalabilidad horizontal: el motor en Rust distribuye consultas entre múltiples workers para manejar volúmenes grandes
- Motor vectorizado en Rust que ejecuta consultas directamente sobre archivos Parquet y Delta Lake sin necesidad de convertirlos a formato SQL primero
- DLM determinístico: la compilación del contexto se realiza mediante reglas explícitas, eliminando la dependencia de modelos probabilísticos como LLMs
- One intelligence surface: una sola interfaz permite consultar cualquier fuente registrada o ejecutar consultas directamente en el Engine
- Data stays yours: todas las consultas apuntan a fuentes registradas (PostgreSQL, MySQL, StarRocks) o al propio Engine, sin importarlas
- Demo mode por defecto: el entorno de desarrollo incluye un modo demo que limita la cantidad de lecturas permitidas para evitar problemas de rate limiting
- El motor en Rust no soporta federación cruzada entre múltiples fuentes simultáneamente, requiriendo consultas separadas por fuente
- La ejecución en workers del Engine es ineficiente para consultas complejas con muchas filas; se recomienda usar el modo demo o un entorno de producción más pequeño
- No hay soporte nativo para motores SQL como Trino ni Delta Lake en S3/Iceberg, aunque existen conectores API para fuentes existentes
- El DLM no puede resolver consultas que requieran múltiples fuentes simultáneamente sin una estrategia de contexto cruzado implementada
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar Kaveon se recomienda usar Docker Compose. El stack base incluye la plataforma (Studio + API), el motor en Rust, las bases de datos PostgreSQL y MySQL, Redis para caché, S3/MinIO para almacenamiento y un servidor web como Nginx o Apache. Se debe configurar un entorno de desarrollo con variables de entorno separadas por proyecto. Para producción se recomienda migrar a Kubernetes con Helm charts. El modo demo debe desactivarse explícitamente en el entorno de producción. Se recomienda usar PostgreSQL como base principal, ya que ofrece mejor soporte para consultas SQL y tiene mejores herramientas de gestión de datos.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.